机器视觉系统的构成

admin

一个简单的视觉检测系统可以由摄像机及pc就可以完成搭建及实验，一个复杂视觉检测系统需要照明光源 、镜头 、工业摄像机 、图像采集/处理卡 、图像处理系统 、其它外部设备 等诸多设备去完成这一设备的搭建。机器视觉检测系统采用相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。

机器视觉的应用主要有检测和机器人视觉两个方面：
1. 检测：又可分为高精度定量检测（例如显微照片的细胞分类、机械零部件的尺寸和位置测量）和不用量器的定性或半定量检测（例如产品的外观检查、装配线上的零部件识别定位、缺陷性检测与装配完全性检测）。
2. 机器人视觉：用于指引机器人在大范围内的操作和行动，如从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上（即料斗拣取问题）。至于小范围内的操作和行动，还需要借助于触觉传感技术。

入门机器学习可能涉及到的学科比较广泛，我们应该从一些基础开始学习，简单的图像知识先入手，了解基本的图像特征及组成的因素，慢慢深入了解图像处理的过程。